雙y軸坐標(biāo)軸圖

今天利用matplotlib繪圖，想要完成一個(gè)雙坐標(biāo)格式的圖。 

fig=plt.figure(figsize=(20,15)) 
ax1=fig.add_subplot(111) 
ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2) 
ax2=ax1.twinx()#這是雙坐標(biāo)關(guān)鍵一步 
ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=2)  

橫坐標(biāo)設(shè)置時(shí)間間隔 

import matplotlib.dates as mdate 
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#設(shè)置時(shí)間標(biāo)簽顯示格式 
plt.xticks(pd.date_range(demo0719.index[0],demo0719.index[-1],freq='1min'))  

縱坐標(biāo)設(shè)置顯示百分比 

import matplotlib.ticker as mtick 
 
fmt='%.2f%%' 
 
yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt) 
 
ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks) 

 知識(shí)點(diǎn)

在matplotlib中，整個(gè)圖像為一個(gè)Figure對(duì)象。在Figure對(duì)象中可以包含一個(gè)，或者多個(gè)Axes對(duì)象。每個(gè)Axes對(duì)象都是一個(gè)擁有自己坐標(biāo)系統(tǒng)的繪圖區(qū)域。其邏輯關(guān)系如下： 

 一個(gè)Figure對(duì)應(yīng)一張圖片。

Title為標(biāo)題。Axis為坐標(biāo)軸，Label為坐標(biāo)軸標(biāo)注。Tick為刻度線，Tick Label為刻度注釋。

Title為標(biāo)題。Axis為坐標(biāo)軸，Label為坐標(biāo)軸標(biāo)注。Tick為刻度線，Tick Label為刻度注釋。 

 add_subplot()

• 官網(wǎng)matplotlib.pyplot.figure
  pyplot.figure()是返回一個(gè)Figure對(duì)象的，也就是一張圖片。
• add_subplot(args, *kwargs)

The Axes instance will be returned.

twinx()

• matplotlib.axes.Axes method2 

ax = twinx() 

create a twin of Axes for generating a plot with a sharex x-axis but independent y axis. The y-axis of self will have ticks on left and the returned axes will have ticks on the right.

意思就是，創(chuàng)建了一個(gè)獨(dú)立的Y軸，共享了X軸。雙坐標(biāo)軸!

類似的還有twiny()

ax1.xaxis.set_major_formatter

• set_major_formatter(formatter)

Set the formatter of the major ticker

ACCEPTS: A Formatter instance

DateFormatter()

• class matplotlib.dates.DateFormatter(fmt, tz=None)
  這是一個(gè)類，創(chuàng)建一個(gè)時(shí)間格式的實(shí)例。

strftime方法(傳入格式化字符串)。

 

strftime(dt, fmt=None) 
 
Refer to documentation for datetime.strftime. 
 
fmt is a strftime() format string. 

 

FormatStrFormatter()

• class matplotlib.ticker.FormatStrFormatter(fmt)

Use a new-style format string (as used by str.format()) to format the tick. The field formatting must be labeled x

定義字符串格式。

plt.xticks

• matplotlib.pyplot.xticks(args, *kwargs)

# return locs, labels where locs is an array of tick locations and 
# labels is an array of tick labels. 
locs, labels = xticks() 
 
# set the locations of the xticks 
xticks( arange(6) ) 
 
# set the locations and labels of the xticks 
xticks( arange(5), ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Sally', 'Sue') ) 

 

代碼匯總

#coding:utf-8 
 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
import matplotlib as mpl 
 
import matplotlib.dates as mdate 
 
import matplotlib.ticker as mtick 
 
import numpy as np 
 
import pandas as pd 
 
import os 
 
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽 
 
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào) 
 
mpl.rc('xtick', labelsize=20) #設(shè)置坐標(biāo)軸刻度顯示大小 
 
mpl.rc('ytick', labelsize=20) 
 
font_size=30 
 
#matplotlib.rcParams.update({'font.size': 60}) 
 
%matplotlib inline 
 
plt.style.use('ggplot') 
 
data=pd.read_csv('simsendLogConvert_20160803094801.csv',index_col=0,encoding='gb2312',parse_dates=True) 
 
columns_len=len(data.columns) 
 
data_columns=data.columns 
 
for x in range(0,columns_len,2): 
 
print('第{}列'.format(x)) 
 
total=data.ix[:,x] 
 
print('第{}列'.format(x+1)) 
 
successRate=(data.ix[:,x+1]/data.ix[:,x]).fillna(0) 
 
yLeftLabel=data_columns[x] 
 
yRightLable=data_columns[x+1] 
 
print('------------------開(kāi)始繪制類型{}曲線圖------------------'.format(data_columns[x])) 
 
fig=plt.figure(figsize=(25,20)) 
 
ax1=fig.add_subplot(111) 
 
#繪制Total曲線圖 
 
ax1.plot(total,color='#4A7EBB',label=yLeftLabel,linewidth=4) 
 
# 設(shè)置X軸的坐標(biāo)刻度線顯示間隔 
 
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))#設(shè)置時(shí)間標(biāo)簽顯示格式 
 
plt.xticks(pd.date_range(data.index[0],data.index[-1],freq='1min'))#時(shí)間間隔 
 
plt.xticks(rotation=90) 
 
#設(shè)置雙坐標(biāo)軸，右側(cè)Y軸 
 
ax2=ax1.twinx() 
 
#設(shè)置右側(cè)Y軸顯示百分?jǐn)?shù) 
 
fmt='%.2f%%' 
 
yticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt) 
 
# 繪制成功率圖像 
 
ax2.set_ylim(0,110) 
 
ax2.plot(successRate*100,color='#BE4B48',label=yRightLable,linewidth=4) 
 
ax2.yaxis.set_major_formatter(yticks) 
 
ax1.set_xlabel('Time',fontsize=font_size) 
 
ax1.set_ylabel(yLeftLabel,fontsize=font_size) 
 
ax2.set_ylabel(yRightLable,fontsize=font_size) 
 
legend1=ax1.legend(loc=(.02,.94),fontsize=16,shadow=True) 
 
legend2=ax2.legend(loc=(.02,.9),fontsize=16,shadow=True) 
 
legend1.get_frame().set_facecolor('#FFFFFF') 
 
legend2.get_frame().set_facecolor('#FFFFFF') 
 
plt.title(yLeftLabel+'&'+yRightLable,fontsize=font_size) 
 
plt.savefig('D:\\JGT\\Work-YL\\01布置的任務(wù)\\04繪制曲線圖和報(bào)告文件\\0803\\出圖\\{}-{}'.format(yLeftLabel.replace(r'/',' '),yRightLable.replace(r'/',' ')),dpi=300)  

參考

 

1. Vami-繪圖: matplotlib核心剖析 
2. Secondary axis with twinx(): how to add to legend?